Вопросы с тегом «spearman-rho»

Как я знаю , когда выбирать между Спирменом и Пирсоном ? Моя переменная включает в себя удовлетворенность, и оценки были интерпретированы с использованием суммы оценок. Тем не менее, эти оценки также могут быть ранжированы.гρρ\rhoррr

119 correlation  pearson-r  spearman-rho 

Я получаю этот вопрос достаточно часто в своей статистической консультационной работе, поэтому я решил опубликовать его здесь. У меня есть ответ, который размещен ниже, но мне было интересно услышать, что говорят другие. Вопрос: Если у вас есть две переменные, которые обычно не распределены, следует ли использовать rho Спирмена для корреляции?

113 correlation  normality-assumption  pearson-r  spearman-rho 

В каких случаях один предпочитает один другому? Я нашел кого-то, кто претендует на преимущество для Кендалла по педагогическим причинам , есть ли другие причины?

69 correlation  nonparametric  spearman-rho  kendall-tau 

Есть два булевых вектора, которые содержат только 0 и 1. Если я вычислю корреляцию Пирсона или Спирмена, они значимы или разумны?

42 correlation  binary-data  pearson-r  spearman-rho 

Я хотел бы найти корреляцию между непрерывной (зависимой переменной) и категориальной (номинальной: пол, независимая переменная) переменной. Непрерывные данные обычно не распространяются. Прежде чем я вычислил его с помощью Спирмена . Однако мне сказали, что это неправильно.ρρ\rho При поиске в интернете я обнаружил, что коробочный график может дать представление о том, …

42 correlation  categorical-data  descriptive-statistics  biostatistics  spearman-rho 

В моей работе мы сравниваем прогнозируемые рейтинги с истинными рейтингами для некоторых наборов данных. До недавнего времени мы использовали только Кендалл-Тау. Группа, работающая над аналогичным проектом, предложила нам вместо этого использовать Гудман-Крускал Гамма и предпочла это. Мне было интересно, каковы различия между различными алгоритмами корреляции ранга. Лучшее, что я нашел, …

31 spearman-rho  kendall-tau  goodman-kruskal-gamma 

Может быть, этот вопрос наивный, но: Если линейная регрессия тесно связана с коэффициентом корреляции Пирсона, существуют ли какие-либо методы регрессии, тесно связанные с коэффициентами корреляции Кендалла и Спирмена?

27 regression  correlation  pearson-r  spearman-rho  kendall-tau 

Коэффициент Пирсона между двумя переменными довольно высок (г = 0,65). Но когда я ранжирую значения переменных и запускаю корреляцию Спирмена, значение коэффициента намного ниже (r = .30). Какова интерпретация этого?

22 correlation  spearman-rho 

Предположим, что - непрерывные случайные величины с конечными вторыми моментами. Популяционная версия рангового коэффициента корреляции Спирмена ρ_s может быть определена как коэффициент произведения-момента Пирсона ρ для интегралов вероятности F_X (X) и F_Y (Y) , где F_X, F_Y - это cdf для X и Y , т.е.Икс, YX,YX,YF X (X) F …

20 correlation  pearson-r  spearman-rho 

По-видимому, коэффициент корреляции Пирсона параметрический, а число Спирмена непараметрическое. У меня проблемы с пониманием этого. Насколько я понимаю, Пирсон вычисляется как и вычисляется таким же образом, за исключением того, что мы подставляем все значения в их ранги.рх у= c o v ( X, Y)σИксσYрИксYзнак равносоv(Икс,Y)σИксσY r_{xy} = \frac{cov(X,Y)}{\sigma_x\sigma_y} Википедия говорит …

19 nonparametric  pearson-r  parametric  spearman-rho 

Я планирую провести симуляционное исследование, в котором сравниваю эффективность нескольких надежных методов корреляции с различными распределениями (искаженное, с выбросами и т. Д.). Под устойчивым я имею в виду идеальный случай быть устойчивым к: а) перекосам, б) выбросам и в) тяжелым хвостам. Наряду с корреляцией Пирсона в качестве базовой линии, я …

18 r  correlation  robust  spearman-rho  winsorizing 

Канонический корреляционный анализ (CCA) стремится максимизировать обычную корреляцию Пирсона с моментом произведения (то есть линейный коэффициент корреляции) линейных комбинаций двух наборов данных. Теперь рассмотрим тот факт , что этот коэффициент корреляции только измеряет линейные ассоциаций - это причина того, почему мы используем, например, Spearman- или Кендал (ранг) коэффициенты корреляции измеряющие …

15 multivariate-analysis  data-transformation  spearman-rho  kendall-tau  canonical-correlation 

Я анализирую набор данных, используя модель смешанных эффектов с одним фиксированным эффектом (условием) и двумя случайными эффектами (участник из-за дизайна объекта и пары). Модель была сгенерирована с lme4пакетом: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Затем я выполнил тест отношения правдоподобия этой модели по сравнению с моделью без фиксированного эффекта (условия) и получил значительную разницу. В …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Из википедии ранговая корреляция Спирмена рассчитывается путем преобразования переменных и в ранжированные переменные и , а затем расчета корреляции Пирсона между ранговыми переменными:XiXiX_iYiYiY_ixixix_iyiyiy_i Однако в статье утверждается, что если между переменными и нет связей , приведенная выше формула эквивалентнаXiXiX_iYiYiY_i где di=yi−xidi=yi−xid_i = y_i - x_i , разница в званиях. Может …

14 correlation  proof  spearman-rho 

Я хотел бы оценить соотношение между: Порядковая переменная: испытуемых просят оценить предпочтение 6 видов фруктов по шкале от 1 до 5 (от очень отвратительных до очень вкусных). В среднем предметы используют только 3 балла. Непрерывная переменная: одним и тем же субъектам предлагается быстро идентифицировать эти фрукты, что приводит к средней …

14 correlation  ordinal-data  spearman-rho  continuous-data